本文研究的目的是通过数据挖掘技术实现设备故障管理,并通过数据挖掘中关联规则算法的不断改进,提出能够更加准确判断设备故障的算法,以减少因为对设备故障的误诊或延迟诊断而造成的损失。根据研究内容特点,采用了模型分析法、比较分析方法、定性分析和定量分析相结合等研究方法。主要从以下几个方面展开研究:首先,在介绍本文研究背景和研究意义的基础上,分别从设备维修方式,设备故障诊断技术和基于数据挖掘的设备故障诊断三方面对国内外研究现状进行了分析,并阐述了设备维修与故障诊断理论的基础知识以及数据挖掘相关理论的思想,奠定了本文的理论基础。其次,在分析关联规则思想的基础上,提出了关联规则应用于设备故障诊断的瓶颈,并引出了加权关联规则思想和算法。再次,在分析加权关联规则思想和算法的基础上,针对实际情况,提出了其应用于设备故障诊断的瓶颈,并说明了对其影响较大的重要因素的作用,提出了变权关联规则,并详细阐述了变权关联规则算法的思想和模型。最后,根据前面提出的变权关联规则思想和模型,分别将加权关联规则算法和变权关联规则算法运用到同一实例中,并对两种算法作了分析和评价,说明变权关联规则算法能够更加准确地对设备故障作出判断。